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J-GLOBAL ID：202002233115779731   整理番号：20A2309132

多層注意機構に基づく中国語テキストの含意認識方法【JST・京大機械翻訳】

Chinese textual entailment recognition based on multi-layer attention mechanism

著者 (3件)： Yan Ming (武漢科技大学計算机科学与技術学院,湖北武漢430065;武漢科技大学智能信息処理与実時工業系統湖北省重点実験室,湖北武漢430065) ,  Liu Maofu (武漢科技大学計算机科学与技術学院,湖北武漢430065;武漢科技大学智能信息処理与実時工業系統湖北省重点実験室,湖北武漢430065) ,  Hu Huijun (武漢科技大学計算机科学与技術学院,湖北武漢430065;武漢科技大学智能信息処理与実時工業系統湖北省重点実験室,湖北武漢430065)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Sheji  (Jisuanji Gongcheng yu Sheji)
巻： 41  号： 8  ページ： 2289-2295  発行年： 2020年 
JST資料番号： C3599A  ISSN： 1000-7024  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： テキスト含意における文章間の相互情報とグローバル情報を同時に捕えることができない問題を解決するために,本論文は,多層注意機構に基づく中国語テキストの含意認識方法を提案した。Bi-LSTMを用いて文章を符号化し、自己注意力と協同注意力を用いて、それぞれ文の大域的情報と文間の相互情報を獲得し、全連結層を経て分類し、識別結果を得た。CNLIデータセットにおけるテキスト認識の精度は73.88%に達し,NTCIR-9のRITEデータセットで67.63%に達し,実験結果は,この方法が中国語テキスト認識タスクにおいて効果的であることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *中国語 ,  多層 ,  含意
準シソーラス用語： 長短期記憶 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (4件)： 多層 ,  注意 ,  中国語 ,  含意